Une introduction à ce qu'est Edge AI

Ces dernières années, l'adoption de l'IA a considérablement augmenté. Avec une augmentation des données d'entreprise, des applications IoT et des clients utilisant plus d'appareils qu'auparavant, il est devenu judicieux pour les entreprises de rapprocher l'intelligence de l'IA des clients. C'est là qu'Edge AI entre en scène.

Au fur et à mesure que nous approfondirons l'article, nous examinerons les différents aspects de ce qu'est Edge AI et les avantages que la technologie a à offrir aux entreprises. Mais d'abord, voici un aperçu du marché Edge AI.

Qu'est-ce qu'Edge AI ?

L'intelligence artificielle dépend fortement du calcul d'algorithmes complexes d'apprentissage automatique et des transmissions de données. Maintenant, ce que fait l'Edge computing , c'est qu'il met en place une approche informatique nouvelle ère qui rapproche l'IA de l'endroit où la génération de données et son calcul ont lieu. Cette fusion de l'IA et de l'edge computing a donné naissance à un nouveau domaine connu sous le nom d'Edge computing AI.

La technologie permet la création d'informations et de calculs plus rapides, une plus grande sécurité et un meilleur contrôle des opérations. Le résultat est qu'il aide à créer des applications d'IA performantes tout en maintenant les prix de fonctionnement bas.

Ce qu'il y a de mieux dans cette technologie, c'est qu'elle permet l'adoption autonome de processus d'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique, et apporte des algorithmes avancés sur les appareils de l' Internet des objets (IoT) eux-mêmes, loin des services cloud . Cependant, avec une dépendance au cloud, y a-t-il une différence entre le cloud computing et l'architecture Edge AI ?

Le cloud computing et Edge AI ne sont généralement pas interchangeables car ils sont tous deux dotés d'applications et de points forts individuels. L'architecture Edge AI est utilisée lorsque vous gérez des données sensibles au facteur temps, effectuez des processus dans des zones éloignées nécessitant un stockage local et utilisez des appareils intelligents. Les limitations consistent en une puissance de calcul élevée, des restrictions des cadres d'apprentissage en profondeur et la présence de plusieurs matériels d'inférence.

Le cloud computing, quant à lui, permet un traitement à distance sur l'appareil avec une énorme puissance de calcul sur le cloud. Alors que le cloud offre plus d'options de conception et d'architecture, il réduit la consommation d'énergie nécessaire au traitement de haut niveau.

Comment fonctionne Edge AI ?

Pour qu'une machine puisse voir, détecter des objets, comprendre la parole, conduire des voitures ou copier d'autres compétences humaines, elle devra imiter l'intelligence humaine. C'est là qu'intervient l'IA. L'intelligence artificielle utilise une structure de données connue sous le nom de réseau neuronal profond qui copie la cognition. Ceux-ci sont formés pour répondre à des questions spécifiques en étant alimentés avec différentes versions des questions et leurs réponses.

Le processus de formation, également appelé « apprentissage en profondeur », fonctionne dans un centre de données en raison de la quantité massive de données nécessaires pour former le modèle. Une fois la formation terminée, l'algorithme devient un « moteur d'inférence » qui peut répondre aux questions.

Dans le cas des déploiements Edge AI, ce moteur d'inférence fonctionne sur des appareils dans des endroits variés comme les hôpitaux, les voitures, les usines, la maison et les satellites. Une fois que l'IA examine un problème, les données sont téléchargées dans le cloud pour la formation, qui remplace le moteur d'inférence. Cette boucle a un impact significatif sur l'amélioration des performances du modèle ; une fois que les modèles Edge AI sont déployés, ils deviennent plus intelligents.

Quels sont les avantages d'Edge AI ?

Il existe une gamme d'avantages associés à Edge computing AI. Maintenant, quels qu'ils soient, ils gravitent tous vers de meilleurs processus et une meilleure expérience client.

1. Traitement des données en temps réel

Le plus grand avantage d'Edge AI est que la technologie apporte une puissance de calcul haute performance à la périphérie où les appareils et capteurs IoT sont basés.

La technologie informatique de pointe de l'IA permet d'ajouter des cas d'utilisation de l'IA directement sur les appareils de terrain. Les exemples Edge AI les plus courants peuvent être vus dans la façon dont le logiciel peut traiter les données et l'apprentissage automatique à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur dans les applications Edge AI autonomes, comme les véhicules autonomes.

Lorsqu'elle est intégrée à un véhicule autonome, la technologie peut traiter les données en quelques millisecondes, évitant ainsi les accidents en temps réel.

2. Meilleure confidentialité

Dans le cas d'Edge AI, les activités de traitement des données sont effectuées au niveau local sur l'ordinateur Edge. De ce fait, moins de données sont envoyées vers le cloud, ce qui réduit le risque de mauvaise gestion des données ou de détournement.

Désormais, étant donné que les données sont collectées et traitées à proximité des appareils, moins de transmission se produit, ce qui améliore la sécurité des données.

3. Bande passante Internet réduite

Étant donné que l'intelligence artificielle Edge computing fonctionne avec un traitement des données effectué localement, les entreprises peuvent économiser énormément d'argent sur la bande passante Internet, car moins de données sont transmises via Internet.

Si vous utilisez Amazon AWS AI Services pour les besoins de votre entreprise, vous savez à quel point il peut être coûteux d'effectuer des processus d'IA dans le cloud. Avec Edge AI, le cloud peut être réservé uniquement comme référentiel pour les données post-traitées nécessaires à l'analyse.

4. Moins de consommation d'énergie

Avec les solutions Edge AI, parce que les données sont traitées au niveau local, les entreprises économisent beaucoup sur les coûts énergétiques car elles n'ont pas nécessairement besoin de rester connectées au cloud pour transférer des données entre la plate-forme périphérique et le cloud. De plus, la majorité des appareils informatiques de pointe sont dotés de fonctions de consommation d'énergie et d'efficacité.

Ce qu'il est important de prendre en compte ici, c'est que, comme la majorité des applications Edge sont déployées dans des environnements distants, il est nécessaire que les ordinateurs Edge équilibrent les performances et la puissance.

5. Plus de réactivité

La technologie Edge AI a tendance à traiter les données localement, ce qui la rend beaucoup plus réactive par rapport au cloud computing où l'appareil collecte les données, les envoie au cloud pour qu'elles soient traitées et attend qu'elles soient renvoyées.

Tout cela se produit en une milliseconde de temps de traitement. Cela conduit les solutions Edge AI à prendre des mesures accélérées et à prendre des décisions plus rapidement. Cela se traduit par des applications qui nécessitent un retour d'information instantané, comme l'automatisation intelligente, les véhicules autonomes et la robotique .

Quels sont les cas d'utilisation d'Edge AI ?

Les solutions Edge AI sont nées de la fusion de l'intelligence artificielle et de l'informatique de pointe. Cette combinaison est conçue pour rapprocher les fonctionnalités des algorithmes d'intelligence artificielle d'apprentissage en profondeur de la surface. L'adoption des applications Edge AI peut être constatée dans toute une gamme d'industries et de cas d'utilisation. Examinons quelques-uns des meilleurs exemples d'Edge AI.

Fabrication

Les usines qui travaillent avec une fabrication de précision sont nécessaires pour garantir une sécurité et une précision totales du produit. Désormais, lorsque vous ajoutez Edge AI au mélange, vous vous assurez que l'usine est efficace et sûre. Grâce à l'inclusion de la vision industrielle, vous pouvez surveiller la qualité du produit avec une précision étonnante. Il aide également à l'automatisation des produits et à la prédiction des défaillances mécaniques.

Procter & Gamble utilise la technologie sous forme de caméras d'inspection. Il empêche les imperfections de sortir de l'usine, en analysant les vidéos recueillies par les caméras au sol.

Détail

Il y a rarement une maison de vente au détail qui manque d'analyse client. Cependant, au cœur de celui-ci, l'analyse des clients dépend principalement de tout ce qui est numérique - leurs opinions, où ils ont quitté le site Web, quand ont-ils acheté quoi, etc. Pour les entreprises physiques, ces analyses se limitent généralement aux reçus.

Edge AI change cela grâce à l'analyse vidéo. En rapprochant la puissance de calcul des magasins, il est capable d'extraire des données clés des vidéos des magasins sur la satisfaction des visiteurs, ce qu'ils recherchent, à quoi ils accordent de l'importance - couleur, prix, taille, toucher, etc.

Hôpitaux intelligents

L'adoption de l'informatique de pointe et de l'intelligence artificielle dans le domaine médical aiderait et favoriserait les soins aux patients tout en améliorant l'efficacité opérationnelle.

Les applications Edge AI contribuent à une meilleure sécurité des données, ce qui est nécessaire pour que les hôpitaux fonctionnent mieux. Les industries médicales peuvent adopter Edge AI pour effectuer des tâches telles que -

• criblage thermique de haute précision
• gestion de l'inventaire
• suivi à distance des patients
• prédiction des maux

Drone

Les cas d'utilisation d'Edge AI dans les drones sont observés dans une gamme d'événements tels que la construction, la surveillance du trafic et la cartographie. Les drones fonctionnent sur la recherche visuelle, la reconnaissance d'images et l'identification d'objets, le suivi. Lorsque l'IA est ajoutée à la technologie, elle est capable de donner un sens aux données recueillies en imitant le comportement de recherche humaine.

L'application d'Edge AI dans les drones permettrait aux données d'être analysées efficacement. Il facilitera également le suivi en temps réel, la maintenance prédictive, la reconnaissance d'objets et la reconnaissance faciale.

Trafic

Edge AI a un cas d'utilisation massif dans le domaine du transport et du trafic. Par exemple, les avions et les navires autonomes génèrent de nombreuses données qui, lorsqu'elles sont analysées correctement et rapidement, peuvent améliorer la sécurité. Un autre exemple de la technologie peut être vu dans la technologie aidant à calculer le nombre de passagers et à localiser le véhicule le plus proche avec la plus grande précision.

Énergie

L'espace énergétique a établi comment un réseau intelligent peut produire une grande quantité de données. Et pas seulement ça. Un réseau intelligent peut alimenter l'élasticité de la demande, surveiller la consommation, utiliser correctement les énergies renouvelables et même décentraliser la production d'énergie. Réaliser tout cela, cependant, nécessiterait que les grilles communiquent entre les appareils, ce qui serait retardé lorsque les données sont transférées entre l'appareil et un service cloud traditionnel. C'est là que Edge AI s'avère pratique.

Voici donc les meilleurs cas d'utilisation ou applications d'intelligence artificielle Edge. Cependant, ce ne sont que les applications de surface de la technologie, la réalité est qu'elle a sa place dans tous les cas d'utilisation où l'IA peut être adoptée.

Maintenant que nous avons examiné les bases de ce qu'est Edge AI et quels sont ses cas d'utilisation autour desquels travaille une société de développement de logiciels d'IA , l'introduction resterait incomplète sans examiner les défis liés à la technologie. Nous y reviendrons dès que nous aurons couvert "à quoi s'attendre" d'Edge AI.

Quel est l'avenir d'Edge AI ?

La croissance d'Edge AI est en hausse évidente. Cependant, ce n'est que le début. Il y a un certain nombre de tendances qui se dessinent dans le domaine. Examinons-les.

La gestion d'Edge AI sera une tâche informatique. Même si Edge AI est en hausse, leur déploiement reste difficile. Afin de passer au stade de la production, la technologie sera gérée par le service informatique. Ils peuvent être considérés comme le bon point de contact en matière de gestion, de sécurité et d'évolutivité du modèle.

Convergence de Edge AI et IIoT. En ce qui concerne l'adoption de l'IA, les industries manufacturières, en particulier celles qui ont intégré l'IoT , apparaissent comme le plus grand nom du domaine. Dans les années à venir, nous sommes sur le point de voir la fusion de l'IIoT et de l'Edge AI dans des cas d'utilisation autour des capteurs et des caméras pour l'inspection, la maintenance préventive et prédictive.

Augmentation des centres de données Edge. D'ici 2024, plus de cinq millions de serveurs seront déployés en périphérie . Ces centres de données ne feraient qu'augmenter en nombre en raison d'une série de facteurs tels que :

• Réseau 5G
• Prolifération de l'IdO
• Technologie SDN et NFV
• Streaming vidéo avec AR et VR

La demande ne fera qu'augmenter grâce à des installations telles qu'une latence plus faible, des problèmes de connectivité intermittents et un stockage des données plus proche des utilisateurs finaux.

Quels sont les défis liés à l'adoption d'Edge AI ?

Bien que la mise en œuvre d'Edge AI soit très avantageuse, elle s'accompagne de défis. Un certain nombre d'éléments rendent la technologie difficile à mettre en œuvre.

1. Manque de normes dans le matériel

L'informatique de périphérie s'accompagne d'une dépendance massive au matériel. Ce qui aggrave la situation, c'est que le matériel Edge AI disponible sur le marché aujourd'hui n'a pas d'unités standardisées. De plus, un certain nombre d'éléments tels que les cas d'utilisation, la consommation d'énergie, les besoins en mémoire, les processeurs, etc. doivent être pris en compte.

2. Intégration avec plusieurs éléments

Le matériel est un élément du modèle d'IA. Il n'est pas rare que les développeurs utilisent plusieurs modèles et frameworks pour créer des applications. Cette intégration, cependant, peut être difficile. De plus, les entreprises pourraient également utiliser des plates-formes tierces qui nécessiteraient une nouvelle intégration avec les logiciels et le matériel utilisés pour l'intelligence artificielle Edge.

3. Expertise limitée

Les applications Edge AI évoluent constamment, tout comme tous les secteurs dans lesquels elles sont adoptées. Répondre à cette demande nécessite d'avoir une expertise dans toutes les dernières sélections de matériel, l'intégration d'outils, l'optimisation du modèle de déploiement et de test pour le déploiement et les tests, etc. Trouver une équipe de personnes qui ont l'expertise non seulement d'Edge AI mais aussi du changer la pile technologique peut être un défi.

La résolution de ces défis nécessite une équipe qualifiée qui possède une expertise dans le travail avec les appareils Edge et une pléthore de cas d'utilisation de l'intelligence artificielle Edge dans tous les secteurs. Eh bien, vous n'avez pas à chercher très loin. Appinventiv a aidé plus de 25 entreprises de tous les secteurs à explorer la puissance d'Edge AI et à les utiliser dans différents cas d'utilisation. Vous voulez discuter de votre idée ? Contactez notre équipe d'experts en IA dès aujourd'hui !